Comment implémenter la reconnaissance simple des chiffres avec OpenCV-Python à l'aide du fichier « letter_recognition.data » ?

OCR de reconnaissance de chiffres simple dans OpenCV-Python

Comprendre le fichier letter_recognition.data

Le fichier letter_recognition.data inclus dans les exemples OpenCV contient une collection de lettres représentées par 16 fonctionnalités extraites de chaque lettre. Ces fonctionnalités sont décrites dans l'article « Reconnaissance de lettres à l'aide de classificateurs adaptatifs de style Holland ».

Pour créer un fichier similaire à partir de votre propre ensemble de données, vous pouvez effectuer les étapes suivantes :

1. Collectez un ensemble d'images contenant des lettres individuelles.
2. Utilisez les fonctions OpenCV pour extraire les caractéristiques de chaque lettre, telles que les valeurs de pixels, les contours et moments.
3. Enregistrez les caractéristiques extraites dans un fichier texte, chaque ligne représentant une seule lettre et chaque colonne correspondant à une caractéristique.

Interprétation des résultats.ravel( )

Lors de l'utilisation du modèle KNearest pour trouver l'élément le plus proche, la sortie results.ravel() est un tableau unidimensionnel contenant les étiquettes prédites pour chaque élément. échantillon de test. Chaque étiquette correspond au voisin le plus proche trouvé pour cet échantillon.

Implémentation de la reconnaissance simple des chiffres

Pour implémenter un outil de reconnaissance simple des chiffres à l'aide du fichier letter_recognition.data :

1. Chargez le fichier letter_recognition.data et séparez les échantillons et les réponses (étiquettes).
2. Créez une instance du classificateur KNearest.
3. Formez le classificateur à l'aide des échantillons et des réponses.
4. Pour tester, chargez une image contenant des chiffres.
5. Prétraitez l'image et extrayez les chiffres individuels à l'aide de méthodes de détection de contour.
6. Redimensionnez chaque chiffre à une taille cohérente (par exemple, 10 x 10 pixels) et convertissez-le en un tableau plat de valeurs de pixels.
7. Utilisez le classificateur KNearest formé pour prédire le chiffre de chaque image extraite.
8. Affichez les chiffres reconnus sur l'image traitée. image ou afficher les prédictions.

Vous pouvez adapter le code fourni dans la question et la réponse pour travailler avec un ensemble de données d'images contenant votre propres chiffres manuscrits ou autres types de symboles.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!